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MapReduce——分布式文件计算系统

1修改配置文件mapred-site.xml:mapreduce.framework.name

1修改配置文件

mapred-site.xml:




mapreduce.framework.name
yarn



说明mapreduce是有yarn控制

yarn-site.xml:




yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle


yarn.resourcemanager.ha.enabled是否开启高可用
true


yarn.resourcemanager.cluster-id
cluster1


yarn.resourcemanager.ha.rm-ids逻辑名称
rm1,rm2


yarn.resourcemanager.hostname.rm1
slave2


yarn.resourcemanager.hostname.rm2
slave3


yarn.resourcemanager.zk-address
slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181



分发配置文件到slave1、2、3
scp mapred-site.xml yarn-site.xml slave1:/usr/local/src/hadoop-2.6.5/etc/hadoop

slave2 slave3免密钥登陆
cat id_rsa.pub >> authorized_keys 
scp id_rsa.pub slave3:/root/.ssh/slave2.pub

2、开始启动集群
启动zookeeper: zkServer.sh start
启动hdfs: start-dfs.sh
启动yarn:start-yarn.sh

slave2 slave3启动Resourcemanager: yarn-daemon.sh start resourcemanager

8088端口可查看mapreduce相关情况:
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利用框架jar包封装的单词统计样例测试:
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /user/root/test.txt /usr(输出目录)

关闭集群:
slave2、3:yarn-daemon.sh stop resourcemanager

master:stop-all.sh



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原文W
这个家伙很懒,什么也没留下!
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